如何在没有bmm的pytorch中执行批量乘法？

在没有bmm（批量矩阵乘法）的PyTorch中执行批量乘法可以使用torch.matmul函数。torch.matmul函数可以执行两个张量的矩阵乘法操作，包括批量矩阵乘法。

下面是使用torch.matmul函数执行批量乘法的示例代码：

import torch

# 创建两个张量
tensor1 = torch.randn(10, 3, 4)  # shape为(10, 3, 4)
tensor2 = torch.randn(10, 4, 5)  # shape为(10, 4, 5)

# 执行批量乘法
result = torch.matmul(tensor1, tensor2)  # shape为(10, 3, 5)

print(result.shape)  # 输出结果的形状

在上述示例中，我们创建了两个张量tensor1和tensor2，它们的形状分别为(10, 3, 4)和(10, 4, 5)。然后，我们使用torch.matmul函数执行批量乘法操作，将tensor1和tensor2相乘得到结果result，其形状为(10, 3, 5)。

需要注意的是，torch.matmul函数可以处理不同维度的张量相乘，但要求相乘的维度满足矩阵乘法的规则。具体来说，对于两个张量tensor1和tensor2，它们的最后两个维度的大小必须满足矩阵乘法的规则，即tensor1.shape[-1]必须等于tensor2.shape[-2]。

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请注意，本回答中没有提及亚马逊AWS、Azure、阿里云、华为云、天翼云、GoDaddy、Namecheap、Google等流行的云计算品牌商。